本发明公开了一种阻性传感器阵列测量装置，所述阻性传感器阵列为共用行线和列线的阻性传感器阵列；该测量装置包括：标准电阻行，其包括一行N个标准电阻，被增设于阻性传感器阵列中，从而得到一个新的共用行线和列线的（M+1）×N电阻阵列；（M+1）个运算放大器，与电阻阵列的（M+1）条行线一一对应，各运算放大器的反相输入端、输出端分别通过一根连接线与其所对应行线连接；控制器，其具有至少(M+1)个IO端口以及至少N个ADC采样端口，其中的(M+1)个IO端口与（M+1）个运算放大器的同相输入端一一对应连接，其中

STRATOS 5000采用三分频扬声器系统设计，系统由由1只3* 5"钕磁中音+9* 1""球顶高音的无源线阵列全频音箱+1只内嵌4路输入带双通道功率放大器的箱式调音台的12"有源超低频音箱+1只可调节高度的伸缩支架组成；音色清晰、细腻，低频坚实有力，重量轻，携带方便。

研发了基于拉曼分析和纳米增强拉曼技术的便携式非接触人与动物血液 鉴别仪。根据血液样本特征拉曼光谱，确定光谱检测波段和激发波长，对分光 核心元件、系统光路、光纤探头等进行针对性设计与优化，降低系统杂散光, 提高特征拉曼光谱分辨力、信噪比和检测灵敏度；针对甄别对象特征，研究 血液样本专用拉曼增强纳米材料，进一步提高检测灵敏度；研制出便携式非接 触血液鉴别仪样机；针对不同种属血液的拉曼光谱，结合研发的仪器，开展分 析测试方法学研究，建立血液拉曼检测新体系和新方法。研制具有自主知识 产权的基于Raman光谱分析的非接触便携式人与动物血液鉴别仪工程化样机， 实现对人及常见动物血液样本的甄别，服务于我国进出口检验检疫部门，达到 2分钟内检测一个样品，识别率高于95%的测试要求。

本发明公开了一种用于检测织布机布铗刀口缝隙的非接触式检 测系统及方法，该系统包括水平基座、压紧装置、支撑装置、光源提 供装置、视觉检测装置和数据处理装置，压紧装置用于压紧待检测的 布铗，支撑装置对布铗进行支撑，光源提供装置用于提供光源，视觉 检测装置用于采集布铗刀口的图像信息，数据处理装置用于对图像信 息进行处理，获得布铗刀口缝隙值，并予以显示。所述方法包括如下 步骤:将待测布铗放入测量系统，视觉检测装置采集图像信息，计算 机对图像信息进行处理，计算获得缝隙值，通过缝隙值与标准的比较， 判断产品是否

随着信息技术的发展，平板电脑已经得到了普及，但是平板电脑的性能尤其是触摸屏幕的性能仍待改 进。新装置：具有自主知识产权的光点追踪智能板

本发明属于碳微机电技术领域，为一种碳微电极阵列结构的制备方法 。 其步骤包括 <img file="2012101868347100004dest_path_image002. GIF" wi="16" he="24" />光刻步骤，得到阵列的碳微结构部分；<img file="dest_path_image004.GIF" wi="20" he="42" />沉积金属步骤：在所得到的碳微结构表面沉积一层或多层金属层；<imgfile="dest_path_image006.GIF" wi="20" he="42" />热解步骤：在惰性气体氛围或惰性混合气体氛围环境下，在不同的温度下进行多步热解；通过上述步骤，即可生长得到表面集成碳纳米结构的碳微电极阵列结构。本发明将厚胶光刻、金属沉积和热解相结合，得到的微纳集成结构拥有较大的比表面积，本发明的方法运用于微机电系统中，具有工艺简便，成本低廉、可控性高、可大批量生长、结构优良等特点，得到的微纳集成结构具有良好的电学性能，故可作为电机，在微型电池、微型电化学传感器等微机领域中会有较广泛的应用。

随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。 目前被广泛使用的经典冯·诺依曼计算架构下数据存储与处理是分离的，存储器与处理器之间通过数据总线进行数据传输，在面向大数据分析等应用场景中，这种计算架构已成为高性能低功耗计算系统的主要瓶颈之一：数据总线的有限带宽严重制约了处理器的性能与效率，且存储器与处理器之间存在严重性能不匹配问题。忆阻器存算一体系统把传统以计算为中心的架构转变为以数据为中心的架构，其直接利用阻变器件进行数据存储与处理，通过将器件组织成为交叉阵列形式，实现存算一体的矩阵向量乘计算。忆阻器存算一体系统可以避免数据在存储和计算中反复搬移带来的时间和能量开销，消除了传统计算系统中的“存储墙”与“功耗墙”问题，可以高效、并行的完成基础的矩阵向量乘计算，未来极有潜力成为支撑人工智能等新兴应用的核心技术。 清华大学吴华强教授团队实现了材料与器件、电路设计、架构和算法的软硬件协同等多方面原始创新，解决了系统精度损失等被广泛关注的难题： 材料与器件创新。科研团队选择了电学特性稳定的二氧化铪作为忆阻层核心材料，提出了通过插入少量氧化铝层来固定离子分布、抑制晶粒间界形成的新理论，提出了引入热增强层的新原理器件结构，成功抑制了忆阻器非理想特性的产生。 电路设计创新。开发了一套忆阻器与晶体管的混合电路设计方法，提出“差分电阻”设计思想，采取源线电流镜限流设计，抑制了忆阻器电路中可能产生的各种计算误差。 算法创新。提出了混合训练算法，仅用小数据量训练神经网络并只更新最后一层网络的权重，即可将存算一体硬件系统的计算精度达到与软件理论值相同的水平。 “技术链”创新。从“单点技术突破”拓展到“技术链突破”，开发了针对忆阻器存算一体芯片的电子设计自动化（EDA）工具，打通了从电路模块设计到系统综合再到芯片验证的设计全流程。 上述理论和方法发表于《自然》《自然·纳米技术》《自然·通讯》等国际顶级期刊，以及被誉为“集成电路奥林匹克”的“国际固态电路大会”等顶级学术会议。研究成果被“国际半导体技术路线图”和30多部综述文章长篇幅引用。团队已在该研究方向申请国内外专利72项，其中30项已获得授权，知识产权完全自主可控。 团队已研制出全球首款忆阻器存算一体芯片和系统，集成了8个忆阻器阵列和完整的外围控制电路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了计算设备的算力。全系统的计算能效比当前主流的人工智能计算平台——图形处理器（GPU）高两个数量级。团队还设计了一款基于130nm工艺研制的完整忆阻器存算一体芯片，在MNIST数据集上计算速度已超过市面上28nm工艺的四核CPU产品近20倍，能效有近千倍的优势。

项目成果/简介:随着人工智能、大数据、物联网、区块链等新一代信息技术兴起，数据量呈现爆炸式增长，传统计算系统的算力难以满足海量数据的计算需求。与此同时，摩尔定律逐渐放缓，单纯依靠提高集成度、缩小晶体管尺寸来提升芯片及系统性能的路径正面临技术极限，通过引入忆阻器新器件、模拟计算新范式、存算一体新架构，将拓展出全新的高性能人工智能芯片与系统，实现计算能力的飞跃。

合作的企业类型等。简介请图文并茂，字数1000字以内。） 本项目针对薄壁群孔结构，研制出专用工艺及装备，可显著提高生产效率，降低制造成本，最小加工孔径0.5mm,最大板厚1mm。适用于航空航天、电子等行业。研制出电铸微小群孔的工艺，可实现最小孔径为数微米直径的群孔制造；研制出群坑结构高效电解加工工艺及装置，可实现活塞环、活塞及气缸内表面群坑的制造，目前最小加工坑直径为0.2mm。

本发明公开了一种微阵列芯片的制备方法，包括选取目标芯片、选取辅助芯片、芯片对接以及芯片分离等步骤，通过操控目标芯片和辅助芯片表面的母液液滴和缓冲液液滴融合后分裂，从而改变对应的液滴中的组分，得到的目标芯片即为所述微阵列芯片，所述微阵列芯片的亲水区域吸附有目标液滴，所述目标液滴为多个不同组分的液滴组成的液滴阵列。本发明还公开了利用该方法制备的微阵列芯片。本发明可同时操控多个液滴进行融合及分离，从而形成浓度梯度、机械梯度、多组分化学、细胞密度以及各向异性凝胶等液滴微阵列，在生物学分析和凝胶液滴的制备方面